MATLAB程序：基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度策略

本文分析了一个基于多智能体系统（MAS）一致性算法的电力系统分布式经济调度解决方案。该方案通过分布式协调方法，实现了发电机和负荷之间的功率平衡与经济效益优化，避免了传统集中式调度方法的单点故障风险和通信瓶颈。

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1899人浏览 · 2025-11-03 16:00:00

QQ:68823886 · 2025-11-03 16:00:00 发布

MATLAB代码《基于多智能体系统一致性算法的电力系统分布式经济调度》软件环境:MATLAB 内容:集中式优化方法难以应对未来电网柔性负荷广泛渗透以及电力元件“即插即用”的技术要求。区别于集中式经济调度，提出一种电力系统分布式经济调度策略。应用多智能体系统中的一致性算法，以发电机组的增量成本和柔性负荷的增量效益作为一致性变量，设计一种用于电力系统经济调度的算法，通过分布式优化的方式求解经济调度问题。基于10机19节点负荷系统仿真分析验证了所提调度策略的有效性。关键词:电力系统，经济调度，分布式优化，多智能体系统，一致性算法这段程序主要是一个电力系统的优化问题，通过迭代计算来求解最优的发电机出力和负荷功率分配方案。下面我将对程序的功能、应用领域、工作内容、主要思路进行详细解释分析。该程序主要功能是通过迭代计算，优化电力系统中发电机的出力和负荷的功率分配，以实现系统的最优运行。它可以应用于电力系统调度和能源管理领域，用于解决电力系统中的发电机出力和负荷功率分配问题，以提高系统的效率和稳定性。程序的主要工作内容包括： 1. 定义电力系统的邻接矩阵，表示发电机和负荷之间的连接关系。 2. 定义发电机和负荷的参数，包括发电机的基准出力、灵敏度和最大最小出力限制，以及负荷的基准功率和灵敏度。 3. 进行迭代计算，更新发电机和负荷的一致性变量值，以及发电机和负荷的出力和功率分配方案。 4. 判断发电机和负荷的出力是否越限，并进行修正。 5. 绘制发电机和负荷的一致性变量值随时间的变化曲线，以及总发电功率和总负荷功率随时间的变化曲线。程序的主要思路是通过迭代计算，不断更新发电机和负荷的一致性变量值，以及发电机和负荷的出力和功率分配方案，直到达到系统的最优状态。在每一次迭代中，根据当前的一致性变量值和出力分配方案，计算出新的一致性变量值和修正后的出力分配方案，然后再进行下一次迭代，直到达到预定的迭代次数或收敛条件。程序涉及到的主要知识点包括电力系统的调度和优化、线性代数中的矩阵运算、数值计算方法中的迭代算法等。总结起来，该程序通过迭代计算，优化电力系统中发电机的出力和负荷的功率分配方案，以实现系统的最优运行。它可以应用于电力系统调度和能源管理领域，解决电力系统中的发电机出力和负荷功率分配问题，提高系统的效率和稳定性。

1. 概述

2. 系统架构与核心原理

2.1 多智能体网络结构

系统构建了一个包含29个节点的复杂网络拓扑，其中：

前10个节点代表发电机组
后19个节点代表负荷单元

每个节点通过邻接矩阵定义其与相邻节点的连接关系和权重，形成一个强连接的通信网络。这种分布式架构确保了即使单个节点故障，系统仍能通过其余节点维持运行。

2.2 经济调度数学模型

系统采用经典的二次成本函数模型：

发电机成本函数：$Ci(P{Gi}) = \alphai + \betai P{Gi} + \gammai P_{Gi}^2$

负荷效益函数：$Bj(P{Dj}) = aj + bj P{Dj} + cj P_{Dj}^2$

其中增量成本/效益为：

发电机增量成本：$\lambda{Gi} = \betai + 2\gammai P{Gi}$
负荷增量效益：$\lambda{Dj} = bj + 2cj P{Dj}$

3. 核心算法实现

3.1 一致性更新机制

系统通过分布式一致性算法实现全局优化：

for n=1:1:29 % 更新lambda的值
    if n==1
        ll(t+1,n)=sum(a(n,:).*ll(t,:))+0.005*dp(t);
    elseif n==11
        ll(t+1,n)=sum(a(n,:).*ll(t,:))+0.005*dp(t);
    else
        ll(t+1,n)=sum(a(n,:).*ll(t,:));
    end
end

关键设计特点：

领导者-跟随者结构：节点1和节点11作为领导者，引入功率偏差反馈项
局部信息交换：每个节点仅与邻居节点通信，降低通信负担
功率平衡约束：通过$dp(t) = \Sigma PD - \Sigma PG$确保发电与负荷平衡

3.2 功率输出限制处理

算法包含完善的越限处理机制：

for i=1:1:10 % 判断pg是否越限并赋值
    if (ll(t,i)-be(i))/(2*ga(i))>=pgmax(i)
        pgg(t+1,i)=pgmax(i);
    elseif (ll(t,i)-be(i))/(2*ga(i))<=pgmin(i)
        pgg(t+1,i)=pgmin(i);
    else
        pgg(t+1,i)=(ll(t,i)-be(i))/(2*ga(i));
    end
end